O mercado de produtos digitais : um estudo de Churn de migrados de assinatura de jornal
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/169919 |
Resumo: | Esta pesquisa buscou desenvolver um modelo de propensão a churn de assinantes migrados do produto impresso para o produto digital de uma empresa jornalística de Porto Alegre, Rio Grande do Sul. O estudo tem como objetivo identificar e entender o perfil de assinantes migrados – dados comportamentais e demográficos – para, por meio da aplicação, validação e comparação de dois métodos, construir um modelo eficaz de previsão de churn. Na construção do modelo foram utilizados os métodos de regressão logística e árvore de decisão, devido à praticidade de sua aplicação, capacidade de explicação da target, o churn e facilidade de compreensão. A base utilizada para a construção do modelo é composta de doze variáveis, das quais, na regressão logística, oito foram significativas; na elaboração da árvore de decisão, somente duas. Dentre os dois métodos utilizados, a árvore de decisão apresenta melhor acurácia. |
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Silva, Lauren Paese Martins daBrei, Vinícius Andrade2017-11-01T02:32:04Z2017http://hdl.handle.net/10183/169919001051430Esta pesquisa buscou desenvolver um modelo de propensão a churn de assinantes migrados do produto impresso para o produto digital de uma empresa jornalística de Porto Alegre, Rio Grande do Sul. O estudo tem como objetivo identificar e entender o perfil de assinantes migrados – dados comportamentais e demográficos – para, por meio da aplicação, validação e comparação de dois métodos, construir um modelo eficaz de previsão de churn. Na construção do modelo foram utilizados os métodos de regressão logística e árvore de decisão, devido à praticidade de sua aplicação, capacidade de explicação da target, o churn e facilidade de compreensão. A base utilizada para a construção do modelo é composta de doze variáveis, das quais, na regressão logística, oito foram significativas; na elaboração da árvore de decisão, somente duas. Dentre os dois métodos utilizados, a árvore de decisão apresenta melhor acurácia.This research aimed to develop the construction of a churn propensity model of migrated subscribers of the printed product to the digital product of a newspaper company in Porto Alegre, Rio Grande do Sul. The study pursues to identify and understand the profile of migrated subscribers - behavioral and demographic data – in order to construct an effective churn prediction model through the application, validation and comparison of two methods. In the construction of the model were used the logistic regression and decision tree methods, due to the practicality of its application, ability to explain the target chosen and ease of understanding. The base used for the construction of the model is composed of 12 variables, of which - in the logistic regression - 8 were significant and - in the elaboration of the decision tree - only 2. Among the two methods used, the decision tree presents a better accuracy.application/pdfporMétricas de marketingPerfil do consumidorChurnSignaturePredictive modellingO mercado de produtos digitais : um estudo de Churn de migrados de assinatura de jornalinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulEscola de AdministraçãoPorto Alegre, BR-RS2017/1Administraçãograduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL001051430.pdf001051430.pdfTexto completoapplication/pdf738608http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/169919/1/001051430.pdf77317d8f1c0eafb2bd6e5ba8770d0964MD51TEXT001051430.pdf.txt001051430.pdf.txtExtracted Texttext/plain79395http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/169919/2/001051430.pdf.txta63c96b4b17e31b296a1c7f6e10dc1b2MD52THUMBNAIL001051430.pdf.jpg001051430.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1066http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/169919/3/001051430.pdf.jpgaf58b998546047d3a4ff01956b25212cMD5310183/1699192018-10-30 08:04:49.696oai:www.lume.ufrgs.br:10183/169919Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2018-10-30T11:04:49Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
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